今日arXiv最熱NLP大模型論文：大模型把《算法導(dǎo)論》學(xué)明白了！

AIGC動(dòng)態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：大模型把《算法導(dǎo)論》學(xué)明白了！
關(guān)鍵字：算法,自然語(yǔ)言,模型,能力,任務(wù)
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：11777字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)編輯 | Tscom
引言：探索自然語(yǔ)言描述算法的執(zhí)行能力在計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展歷程中，能夠理解和執(zhí)行自然語(yǔ)言描述的程序一直是一個(gè)長(zhǎng)期追求的目標(biāo)。隨著大語(yǔ)言模型（LLMs）的出現(xiàn)，這一目標(biāo)似乎觸手可及。本文將探討當(dāng)前LLMs在理解和執(zhí)行自然語(yǔ)言描述的算法方面的能力。
在本研究中，我們首先建立了一個(gè)算法測(cè)試集，源自著名的算法教材《算法導(dǎo)論》。我們選取了30個(gè)算法，生成了300個(gè)隨機(jī)樣本實(shí)例，并評(píng)估了流行的LLMs是否能夠理解和執(zhí)行這些算法。我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，尤其是GPT-4模型，能夠有效地執(zhí)行自然語(yǔ)言描述的程序。這些模型能夠準(zhǔn)確地遵循算法的控制流，精確地執(zhí)行每一步，并通過(guò)文本輸出一致地維護(hù)和更新變量值。我們的研究結(jié)果為評(píng)估LLMs的代碼執(zhí)行能力提供了新的視角，并為進(jìn)一步研究和應(yīng)用LLMs的計(jì)算能力提供了啟示。
論文標(biāo)題: Executing Natural Language-Described Algorithms with Large Language Models: An Investigation
論文鏈接: https://arxiv.org/pdf/2403.0

原文鏈接：今日arXiv最熱NLP大模型論文：大模型把《算法導(dǎo)論》學(xué)明白了！

聯(lián)系作者

文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡(jiǎn)介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見(jiàn)。聚集25萬(wàn)AI一線開(kāi)發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺(jué)與報(bào)道深度。